6.0 学習ガイドとタスクリスト：深層学習と Transformer 基礎
主な学習ルートは 第 6 章の入口 にまとめました。このページは、練習中に見る短いチェックリストとして使います。
一行モデル
batch データ -> モデル forward -> loss -> 勾配 backward -> optimizer step -> 曲線
コードが長く見えるときは、まずこの 6 ステップを探します。
練習チェックリスト
| チェック | 証拠 |
|---|---|
| forward、loss、backward、optimizer を説明できる | 学習ループメモ |
| 最小 PyTorch スクリプトを実行できる | train.py |
| モデル内の tensor shape を表示できる | shape trace |
| 学習曲線と検証曲線を比較できる | 曲線画像または CSV |
| Attention が何を変えたか説明できる | attention メモ |
| 証拠パックワークショップを完了できる | deep_learning_workshop_run/ |
証拠基準
| 成果物 | 答えるべきこと |
|---|---|
| 学習ループメモ | forward、loss、backward、optimizer step で何が起きるか。 |
| shape trace | モデル内で tensor shape がどう変わるか。 |
| 曲線画像または CSV | モデルは underfitting、overfitting、順調な改善のどれか。 |
| attention メモ | Attention は何を増やし、何がまだ難しいか。 |
| 失敗サンプルメモ | どのサンプルが失敗し、それはデータ、モデル、ラベルのどれを示しているか。 |
次へ進めるサイン
小さなモデルを学習し、ログを保存し、失敗サンプルを確認し、なぜ改善または失敗したかを説明できたら、第 7 章へ進めます。